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2第二章实验设计与数据统计分析附件.ppt

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文档介绍

文档介绍:第二章实验设计与数据统计分析附件
重点内容
1 实验者效应
指主试在实验中可能以某种方式(如表情、手势、语气等)有意无意地影响被试,使他们的附和实验者的期望。这种效应往往以颇为微妙的方式起作用。
2 需要特征和实验者效应一般是无法消除的,但是可以通过一些研究方法大大地减小它们的作用。可以采用安慰剂控制方法,在实验中是指一种看起来象药物或其他速效物质,实际上是一种无效或非活动性的物质。另外一种更为有效的控制需要特征和实验者效应的研究方法称作双盲实验,即被试和观察者都不了解各个实验组接受的实验条件。
3 双盲实验
是一个很好的控制额外变量的方法,是排除法的一种。双盲控制时让实验的操作者和实验被试都不知道实验的内容和目的,由于实验者和研究参加者都不知道哪些被试接受哪种实验条件,从而避免了主、被试双方因为主观期望所引发的额外变量。
4 小样本设计:在特殊情况下,比如临床心理学家希望确定某种疗法的效果却
又只有一两个患者,或像心理物理学实验那样极端费时且个体差异几无影响时,心理学家也会采用与之相反的实验模式——小样本设计。小样本设计是被试内设计的一种变式,实验时它向人数较少的被试或单个被试呈现自变量的不同水平或处理方式。
5 ABA设计
是一种小样本设计。它可以较好地区分实验自变量(比如一种疗法)的效果和时间顺序等其他因素的效果,从而进一步解决了AB设计中常常会发生的混淆问题。
实例分析
有一个问题儿童比尔特别能哭闹,父母亲想了一切办法都无济于事,最后只得带他去见了心理医生,经过一段时间的心理治疗后,小比尔竟真地不再哭闹了。有研究者猜测是成人的注意强化了比尔哭的行为,心理医生在治疗期间可能只是采取不理会比尔的哭声的做法,比尔就改掉了爱哭的毛病。如果你是研究者,你会采用怎样的实验设计来验证这一假设?
答:首先,在这一研究中要考虑的是如何排除治疗期间其他因素对疗效的影响。比尔哭声的减少是否是由于安慰剂效应或者仅是换了一个陌生的场所(治疗室)所致,而不是真正医生的治疗(不关注比尔的哭)?在此,我们可以使用ABA设计多基线设计来排除这些因素对因变量的污染。
在 ABA 设计中,A 表示治疗(矫正)前的基准状态,即医生对比尔的哭声表现出了一种正常的注意,所以比尔哭的次数很多,B表示治疗(矫正)后的状态,即医生试图通过不理比尔的哭声来减少比尔哭的次数。医生对哭行为的治疗(矫正)是自变量。如果真如我们所期望的,从 A 到 B,比尔的哭声减少了,那么仅凭这一点,就可以推断医生的不理会起作用了吗?当然不能。至此,我们已经完成了AB设计的两个阶段。但是我们还不能确信比尔的行为改善是由于操纵自变量而导致的,也许哭声减少仅是由于比尔换了一个环境,他畏于陌生环境,而不敢肆意乱哭。
为了获得更充分的证据,我们必须使比尔的行为返回到基线水平,即第二个A阶段。如果由于再次用注意强化哭行为,比尔开始退回到原来的状态。那么,此时研究者可以确信地推断,正是由于注意强化被撤销而不是其它因素导致了第一个B阶段中哭行为的终止。

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